鎳基合金材料對很多科研領域有著密切的聯系，目前在一些解決方案中激活函數通過處理單元的凈輸入來指定單元響應此輸入將產生的響應。激活函數通常被選擇為非線性函數，它是神經網絡的一個特征，來源于非線性特征。目前，“Sigmoid函數”和“正切雙曲函數”是一般應用最廣泛的激活函數。顯示了激活函數。輸出激活函數的值為單元格的輸出值。鎳基合金材料設計人工神經網絡具有以下關鍵特征，如非線性、并行操作、學習、泛化、容錯和靈活性、處理缺失數據、使用多個變量和參數以及適應性。人工神經網絡的應用主要用于預測、分類、數據關聯、數據解釋和數據過濾過程。

鎳基合金材料在人工神經網絡中，根據鎳基合金材料結構;人工神經網絡分為前向和反饋兩種，這取決于它們包含的神經元的方式。只有一個從一層到下一層的鏈接。與前饋(FF)神經網絡不同的是，細胞的饋出不僅僅是它后面那層細胞的輸入。還可以將其鏈接為前一層或其層中的任何單元格的輸入。在這種結構下，反饋神經網絡表現出非線性的動態行為。根據學習算法的不同，將神經網絡分為咨詢學習、少顧問學習和強化學習三種類型。人工神經網絡根據學習時間的不同分為靜態學習和動態學習。按層次劃分，單層網絡僅由輸入和輸出組成。

鎳基合金材料設計在多層傳感器中，許多神經元在結構上是非線性的激活函數，并且它們之間具有一定優勢的結構稱為多層傳感器。人工神經網絡的培訓與測試對于很多應用來說非常重要，雖然人工神經網絡的結構和神經細胞的數量不同，但對于人工神經網絡的形成沒有公認的規則。鎳基合金材料設計隱含層數不足的人工神經網絡在求解復雜函數方面存在不足，而隱含層數過多的人工神經網絡會導致不穩定。確定隱藏層的數量后遇到的問題是確定每一層中有多少神經元。輸入層沒有問題;這個數等于系統的輸入數。